Minh Nguyệt
Intern Writer
Ngành công nghệ y tế (HealthTech) phát triển mạnh mẽ nhờ vào dữ liệu. Từ thông số sức khỏe của bệnh nhân, kết quả xét nghiệm đến các yêu cầu bảo hiểm và dữ liệu từ thiết bị đeo, thông tin luôn chảy vào như một dòng thác. Tuy nhiên, điều này cũng đồng nghĩa với một trách nhiệm lớn: xử lý tất cả thông tin đó một cách nhanh chóng, an toàn và quy mô. Điểm đáng lưu ý là loại dữ liệu mà chúng ta đang nói đến là rất nhạy cảm, bị quản lý chặt chẽ và thường hỗn độn. Một trục trặc nhỏ trong quy trình xử lý dữ liệu có thể làm chậm quá trình chẩn đoán, vi phạm quy định HIPAA hoặc ảnh hưởng đến các tính năng cơ bản của ứng dụng của bạn. Chính vì thế, việc xây dựng một quy trình xử lý dữ liệu vững chắc, có khả năng mở rộng là điều không thể thương lượng. Dù bạn đang phát triển một ứng dụng theo dõi sức khỏe hay một hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng, quy trình xử lý dữ liệu của bạn là xương sống vô hình nhưng thiết yếu.
Trước khi bắt đầu thiết kế hệ thống và chọn lựa công cụ, hãy dành chút thời gian để suy nghĩ. Bạn thực sự đang xây dựng cái gì? Một ứng dụng theo dõi thông số sức khỏe theo thời gian thực? Nền tảng cho chẩn đoán từ xa? Một hệ thống xử lý yêu cầu bảo hiểm? Trường hợp sử dụng của bạn sẽ quyết định mọi thứ từ lượng dữ liệu thu thập đến tốc độ xử lý. Điều này đặc biệt quan trọng nếu bạn đang cung cấp dịch vụ phát triển phần mềm HealthTech, vì mỗi dự án có thể liên quan đến các loại dữ liệu y tế, quy trình làm việc và yêu cầu tuân thủ khác nhau. Việc xác định rõ ràng các chi tiết này sẽ giúp bạn chọn được công cụ thu thập, lưu trữ và xử lý phù hợp, đồng thời tạo dựng nền tảng cho việc lập kế hoạch về sự tuân thủ và hiệu suất sau này.
Sau khi xác định rõ loại dữ liệu mà bạn đang xử lý và nguồn gốc của nó, đã đến lúc xây dựng quy trình xương sống: quy trình xử lý dữ liệu. Để xây dựng một quy trình xử lý dữ liệu có khả năng mở rộng trong ngành HealthTech, cần có một cơ sở hạ tầng vững chắc có khả năng xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau, từ hồ sơ bệnh án điện tử (EHR) đến các thông tin đầu vào theo thời gian thực từ các cuộc tư vấn bác sĩ trực tuyến. Quy trình này phải có khả năng thu thập, xử lý và lưu trữ một lượng lớn dữ liệu nhạy cảm về bệnh nhân một cách hiệu quả, ưu tiên vấn đề an toàn và tuân thủ quy định ở mọi giai đoạn.
Hãy tưởng tượng việc xây dựng này giống như việc lắp ráp một đội tiếp sức. Mỗi thành phần trong quy trình đều có vai trò riêng trong việc đưa dữ liệu từ điểm A đến điểm B. Đầu tiên là lớp thu thập (ingestion layer), nơi dữ liệu được nhập vào từ nhiều nguồn khác nhau. Sau đó là lớp lưu trữ (storage layer), nơi dữ liệu được lưu trữ. Tiếp theo là lớp xử lý (processing layer), nơi dữ liệu được làm sạch, chuyển đổi và biến thành thông tin có thể sử dụng. Lớp phân tích và kinh doanh (Analytics & BI layer) là nơi bạn làm cho dữ liệu trở nên dễ tiếp cận. Cuối cùng, có thể có lớp học máy (Machine learning layer), nơi bạn có thể dự đoán rủi ro tái nhập viện hay phát hiện bất thường, với các công cụ như Vertex AI, Databricks hay AWS SageMaker có thể tích hợp tốt với quy trình của bạn.
Trong quá trình xây dựng, hãy chú ý đến cấu trúc kiến trúc. Kiến trúc phù hợp có thể quyết định sự mở rộng, hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống. Ba mô hình kiến trúc phổ biến mà bạn nên xem xét bao gồm kiến trúc Lambda, rất phù hợp khi bạn cần cả cái nhìn theo thời gian thực và lịch sử dữ liệu; kiến trúc dựa trên sự kiện (event-driven architecture), trong đó các dịch vụ giao tiếp bằng cách gửi sự kiện thay vì yêu cầu; và mô hình microservices kết hợp với hàng đợi (message queues), nơi mỗi phần của quy trình là một dịch vụ độc lập và hàng đợi giúp tăng cường giao tiếp.
Thực tế, có rất nhiều công cụ hỗ trợ cho quy trình này. Bạn cần lựa chọn những công cụ thực sự phù hợp mà không gây ra rắc rối về sau, với những yếu tố như quy mô, tuân thủ, kỹ năng của đội ngũ và bảo trì trong tương lai. Bắt đầu với việc thu thập dữ liệu; nếu bạn đang xử lý lượng dữ liệu theo thời gian thực lớn, các công cụ như Apache Kafka hoặc AWS Kinesis sẽ rất hữu ích. Đối với dữ liệu y tế cụ thể, như HL7 hoặc FHIR, Mirth Connect hoặc Redox là những lựa chọn an toàn.
Tiếp theo là lớp lưu trữ. Đối với dữ liệu có cấu trúc như hồ sơ bệnh nhân, hãy sử dụng PostgreSQL. Nếu bạn làm việc với dữ liệu bán cấu trúc, MongoDB có thể đem lại sự linh hoạt. Muốn lưu trữ dữ liệu gốc tiết kiệm và quy mô lớn? Amazon S3 là lựa chọn hoàn hảo cho các bản sao lưu, nhật ký và các tệp lớn. Về phân tích, Snowflake hoặc BigQuery đều là những lựa chọn tốt.
Cuối cùng, đừng quên vấn đề tuân thủ và quản trị dữ liệu. Các công cụ như Immuta và Collibra giúp quản lý quyền truy cập và theo dõi nguồn gốc dữ liệu. Nếu bạn phải đối mặt với nhiều quy định khác nhau như HIPAA và GDPR, các nền tảng như OneTrust sẽ giúp quá trình kiểm tra trở nên dễ dàng hơn.
Tóm lại, quy trình xử lý dữ liệu là rất quan trọng trong ngành HealthTech. Để dữ liệu di chuyển từ điểm A đến B một cách nhanh chóng và sạch sẽ mà không gặp phải sự cố nào, bạn cần có một phương pháp rõ ràng. Chọn công cụ mà đội ngũ của bạn có thể thực sự sử dụng, xây dựng với tính linh hoạt thay vì chỉ là hiệu suất, và luôn tích hợp việc tuân thủ và quan sát từ đầu. Điều này sẽ giúp bạn duy trì ứng dụng hiệu quả, giúp các bác sĩ đưa ra quyết định tốt hơn, bảo vệ an toàn cho bệnh nhân và mang lại sự an tâm cho đội ngũ của bạn. (datasciencecentral)
Trước khi bắt đầu thiết kế hệ thống và chọn lựa công cụ, hãy dành chút thời gian để suy nghĩ. Bạn thực sự đang xây dựng cái gì? Một ứng dụng theo dõi thông số sức khỏe theo thời gian thực? Nền tảng cho chẩn đoán từ xa? Một hệ thống xử lý yêu cầu bảo hiểm? Trường hợp sử dụng của bạn sẽ quyết định mọi thứ từ lượng dữ liệu thu thập đến tốc độ xử lý. Điều này đặc biệt quan trọng nếu bạn đang cung cấp dịch vụ phát triển phần mềm HealthTech, vì mỗi dự án có thể liên quan đến các loại dữ liệu y tế, quy trình làm việc và yêu cầu tuân thủ khác nhau. Việc xác định rõ ràng các chi tiết này sẽ giúp bạn chọn được công cụ thu thập, lưu trữ và xử lý phù hợp, đồng thời tạo dựng nền tảng cho việc lập kế hoạch về sự tuân thủ và hiệu suất sau này.
Sau khi xác định rõ loại dữ liệu mà bạn đang xử lý và nguồn gốc của nó, đã đến lúc xây dựng quy trình xương sống: quy trình xử lý dữ liệu. Để xây dựng một quy trình xử lý dữ liệu có khả năng mở rộng trong ngành HealthTech, cần có một cơ sở hạ tầng vững chắc có khả năng xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau, từ hồ sơ bệnh án điện tử (EHR) đến các thông tin đầu vào theo thời gian thực từ các cuộc tư vấn bác sĩ trực tuyến. Quy trình này phải có khả năng thu thập, xử lý và lưu trữ một lượng lớn dữ liệu nhạy cảm về bệnh nhân một cách hiệu quả, ưu tiên vấn đề an toàn và tuân thủ quy định ở mọi giai đoạn.
Hãy tưởng tượng việc xây dựng này giống như việc lắp ráp một đội tiếp sức. Mỗi thành phần trong quy trình đều có vai trò riêng trong việc đưa dữ liệu từ điểm A đến điểm B. Đầu tiên là lớp thu thập (ingestion layer), nơi dữ liệu được nhập vào từ nhiều nguồn khác nhau. Sau đó là lớp lưu trữ (storage layer), nơi dữ liệu được lưu trữ. Tiếp theo là lớp xử lý (processing layer), nơi dữ liệu được làm sạch, chuyển đổi và biến thành thông tin có thể sử dụng. Lớp phân tích và kinh doanh (Analytics & BI layer) là nơi bạn làm cho dữ liệu trở nên dễ tiếp cận. Cuối cùng, có thể có lớp học máy (Machine learning layer), nơi bạn có thể dự đoán rủi ro tái nhập viện hay phát hiện bất thường, với các công cụ như Vertex AI, Databricks hay AWS SageMaker có thể tích hợp tốt với quy trình của bạn.
Trong quá trình xây dựng, hãy chú ý đến cấu trúc kiến trúc. Kiến trúc phù hợp có thể quyết định sự mở rộng, hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống. Ba mô hình kiến trúc phổ biến mà bạn nên xem xét bao gồm kiến trúc Lambda, rất phù hợp khi bạn cần cả cái nhìn theo thời gian thực và lịch sử dữ liệu; kiến trúc dựa trên sự kiện (event-driven architecture), trong đó các dịch vụ giao tiếp bằng cách gửi sự kiện thay vì yêu cầu; và mô hình microservices kết hợp với hàng đợi (message queues), nơi mỗi phần của quy trình là một dịch vụ độc lập và hàng đợi giúp tăng cường giao tiếp.
Thực tế, có rất nhiều công cụ hỗ trợ cho quy trình này. Bạn cần lựa chọn những công cụ thực sự phù hợp mà không gây ra rắc rối về sau, với những yếu tố như quy mô, tuân thủ, kỹ năng của đội ngũ và bảo trì trong tương lai. Bắt đầu với việc thu thập dữ liệu; nếu bạn đang xử lý lượng dữ liệu theo thời gian thực lớn, các công cụ như Apache Kafka hoặc AWS Kinesis sẽ rất hữu ích. Đối với dữ liệu y tế cụ thể, như HL7 hoặc FHIR, Mirth Connect hoặc Redox là những lựa chọn an toàn.
Tiếp theo là lớp lưu trữ. Đối với dữ liệu có cấu trúc như hồ sơ bệnh nhân, hãy sử dụng PostgreSQL. Nếu bạn làm việc với dữ liệu bán cấu trúc, MongoDB có thể đem lại sự linh hoạt. Muốn lưu trữ dữ liệu gốc tiết kiệm và quy mô lớn? Amazon S3 là lựa chọn hoàn hảo cho các bản sao lưu, nhật ký và các tệp lớn. Về phân tích, Snowflake hoặc BigQuery đều là những lựa chọn tốt.
Cuối cùng, đừng quên vấn đề tuân thủ và quản trị dữ liệu. Các công cụ như Immuta và Collibra giúp quản lý quyền truy cập và theo dõi nguồn gốc dữ liệu. Nếu bạn phải đối mặt với nhiều quy định khác nhau như HIPAA và GDPR, các nền tảng như OneTrust sẽ giúp quá trình kiểm tra trở nên dễ dàng hơn.
Tóm lại, quy trình xử lý dữ liệu là rất quan trọng trong ngành HealthTech. Để dữ liệu di chuyển từ điểm A đến B một cách nhanh chóng và sạch sẽ mà không gặp phải sự cố nào, bạn cần có một phương pháp rõ ràng. Chọn công cụ mà đội ngũ của bạn có thể thực sự sử dụng, xây dựng với tính linh hoạt thay vì chỉ là hiệu suất, và luôn tích hợp việc tuân thủ và quan sát từ đầu. Điều này sẽ giúp bạn duy trì ứng dụng hiệu quả, giúp các bác sĩ đưa ra quyết định tốt hơn, bảo vệ an toàn cho bệnh nhân và mang lại sự an tâm cho đội ngũ của bạn. (datasciencecentral)
